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2001.01. Filtro de Kalman para localización de robot, por Pablo García

Métodos y experimentos sobre fusión de la información para la localización de un robot móvil, por Pablo García

Objetivo:
 la correcta estimación de la posición de un robot móvil es un problema que debe de ser atacado como paso previo para la realización de tareas de más alto nivel, como pueden ser el control de velocidad o la planificación del movimiento. Los métodos que emplean información proveniente de un sólo tipo de sensor presentan imprecisiones que hacen imposible el mantener el error de posición acotado. En este trabajo se emplean técnicas de estimación basadas en el filtro extendido de Kalman con objeto de reducir la incertidumbre en la posición.
También se hace un estudio de los sensores disponibles en el robot con el objetivo de calibrar sus errores y extraer las condiciones en las cuales sus lecturas pueden ser  útiles en el proceso de localización.
 
Sensores empleadosSe estudió el comportamiento de la odometría, los sensores de ultrasonidos y la brújula electrónica; todos ellos disponibles en nuestra plataforma. La odometría, sistema utilizado habitualmente en la localización, presenta el inconveniente conocido de que los errores son acumulativos, haciendo que el robot aumente su incertidumbre al recorrer mayor distancia o realizar cambios de orientación. Los sensores de ultrasonidos constituyen una herramienta muy útil a la hora de medir distancias a puntos del entorno conocidos, balizas, permitiendo de esta manera estimar la posición a partir de éstas. Su principal inconveniente es su alcance limitado, lo que los inhabilita como sensores únicos para emplear en localización. La brújula electrónica permite obtener la orientación del robot, midiendo para ello el campo magnético terrestre. El hecho de que la orientación sea el parámetro más infuyente para conseguir una buena localización aconsejaba su uso. Sin embargo, las perturbaciones introducidas por los numerosos campos electromagnéticos presentes en el laboratorio y, sobre todo, por la propia estructura del edificio hace inviable su empleo en interiores.

Fusión de la informaciónPara fusionar la información se ha empleado un estimador conocido como filtro de Kalman. Una vez deshechada la información proveniente de la brujula se utilizaron las medidas tanto de la odometría como del sistema de ultrasonidos, obteniedo de esta manera un sistema de localización que mejora de manera muy apreciable al obtenido empleando sólo los encoders.

Resultados experimentales: El experimento más complejo realizado es el seguimiento de una trayectoria de una longitud considerable, imponiendo que el robot pase por unos puntos situados en posiciones conocidas. El siguiente video muestra al robot navegando en un espacio de reducidas dimensiones para cumplimentar uno de los puntos objetivo. Las referencias externas utilizadas son elementos del laboratorio, tal como se puede ver en la imagen de abajo. Midiendo la distancia a ellas se consigue refinar la posición del robot. La manera en que la incertidumbre crece se suele representar como el área de una elipse, según se puede ver en la figura, siendo los puntos en los que se reduce ésta los momentos en los cuales se realiza la corrección mediante las balizas.